深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 46269 篇文献，本页显示第 8761 - 8780 篇。
| 序号 | 推送日期 | 文章 | 类型 | 简述 | 创新点 | 不足 | 研究目的 | 研究对象 | 领域 | 病种 | 技术 | 模型 | 数据类型 | 样本量 | 算法框架 | 模型架构 | 性能指标 | 计算资源 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 8761 | 2026-02-25 |
Multimodal perishable fruits and vegetables dataset
2026-Apr, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2026.112545
PMID:41732364
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研究论文 | 本文介绍了一个用于评估水果和蔬菜新鲜度的多模态数据集 | 开发了一个结合了热成像、可见光成像和甲烷浓度传感的多模态数据集，用于同时研究视觉、热学和化学腐败指标 | 数据集仅包含六种特定水果和蔬菜，且在室内受控环境下采集，可能无法完全代表所有实际储存和运输条件 | 通过非侵入性方法对农产品的保鲜度和质量进行分类，以减少收获后损失并改善食品质量监测 | 六种印度常见出口水果和蔬菜：番石榴、胡萝卜、番茄、印度醋栗、香蕉和芒果 | 计算机视觉, 农业技术 | NA | IR-Fusion成像, sRGB成像, 甲烷浓度传感 | NA | 图像, 传感器数据 | 超过14,000张sRGB图像, 14,500张IR-Fusion图像, 18个甲烷传感器文件 | NA | NA | NA | NA |
| 8762 | 2026-02-25 |
Applicator reconstruction in cervical cancer brachytherapy: A systematic review of current methods, challenges, and AI-driven future directions
2026 Mar-Apr, Brachytherapy
IF:1.7Q3
DOI:10.1016/j.brachy.2025.10.004
PMID:41344965
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综述 | 本文系统综述了宫颈癌近距离放射治疗中施源器重建的现有方法、挑战及AI驱动的未来方向 | 系统评估了从手动到AI驱动的施源器重建方法，并重点分析了深度学习模型在克服金属伪影、部分容积效应和操作者间变异性方面的潜力 | 临床验证有限（60%的研究使用体模），数据异质性大（层厚范围0.6-5毫米），且对新施源器设计的泛化性不足 | 评估施源器重建方法的准确性、效率和临床影响，并探讨AI克服现有局限性的潜力 | 宫颈癌近距离放射治疗中的施源器重建 | 数字病理 | 宫颈癌 | 3D图像引导近距离放射治疗 | CNN | 医学影像 | 分析了23项研究 | NA | U-Net, Dilated-Supervised Deep U-Net, Attention-Gated networks | 几何精度（尖端误差、豪斯多夫距离）、重建时间、剂量学参数（D90 HR-CTV、D2cc OARs）、Dice相似系数 | NA |
| 8763 | 2026-02-25 |
A Comprehensive Framework for Uncertainty Quantification of Voxel-Wise Supervised Deep Learning Models in IVIM MRI
2026-Mar, NMR in biomedicine
IF:2.7Q1
DOI:10.1002/nbm.70227
PMID:41555683
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度集成和混合密度网络的概率深度学习框架，用于IVIM MRI中体素级监督深度学习模型的不确定性量化 | 创新点在于使用深度集成和混合密度网络来估计总预测不确定性，并将其分解为偶然性和认知性成分，为IVIM参数估计提供了全面的不确定性量化框架 | 局限性包括在伪扩散系数参数上观察到轻微过度自信，以及训练数据与真实采集条件之间存在不匹配，导致体内认知性不确定性升高 | 研究目标是开发一个用于IVIM MRI参数估计的不确定性量化框架，以识别和解释不可靠的估计 | 研究对象是IVIM MRI中的扩散加权MRI数据，包括合成数据、模拟数据和体内小鼠脑数据集 | 机器学习 | NA | IVIM MRI, 扩散加权MRI | 深度集成, 混合密度网络 | 图像 | 合成数据、模拟数据和体内小鼠脑数据集 | NA | 混合密度网络 | 校准曲线, 输出分布锐度, 连续排名概率分数 | NA |
| 8764 | 2026-02-25 |
The emerging role of machine learning-based methods in cancer classification using microRNA
2026-Mar, Biochemistry and biophysics reports
IF:2.3Q3
DOI:10.1016/j.bbrep.2026.102506
PMID:41732418
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综述 | 本文综述了基于机器学习的microRNA在癌症分类中的新兴作用 | 整合机器学习与miRNA数据，通过特征工程和选择技术（如递归集成选择和miRNA-mRNA网络分析）提高模型准确性和可解释性，并应用于多种癌症分类 | NA | 探讨机器学习方法在利用microRNA进行癌症早期检测和准确分类中的应用潜力 | microRNA作为癌症生物标志物，用于乳腺癌、肺癌、结直肠癌和肾癌等分类 | 机器学习 | 癌症 | microRNA分析 | Random Forest, Support Vector Machines, 深度学习, 神经模糊系统 | miRNA数据 | NA | NA | NA | 准确性 | NA |
| 8765 | 2026-02-25 |
A cascaded CNN-LSTM framework for quantifying respiratory motion from surface electromyographic signals
2026-Feb-24, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/ae42ea
PMID:41650479
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研究论文 | 本研究提出了一种级联的CNN-LSTM深度学习框架，用于从表面肌电信号中实时量化呼吸运动，有效抑制心电图干扰并提高准确性 | 提出了一种结合CNN-LSTM混合模型和多尺度CNN的级联深度学习框架，能够在不依赖后处理的情况下实时抑制心电图干扰并量化呼吸运动，相比传统方法具有更高的相关性和实时处理能力 | 研究样本量相对较小（49名受试者），且仅使用腹部压力作为参考信号进行验证，可能未涵盖所有临床场景的多样性 | 开发一种鲁棒的实时呼吸运动量化方法，用于临床环境中的呼吸监测 | 表面肌电信号和呼吸数据 | 机器学习 | NA | 表面肌电信号采集 | CNN, LSTM | 信号数据 | 49名受试者（20名用于训练，29名用于验证） | NA | CNN-LSTM混合模型, 多尺度CNN | 皮尔逊相关系数 | NA |
| 8766 | 2026-02-25 |
Physics-Informed Deep Learning for Shear Wave Speed Estimation in MR Elastography
2026-Feb-23, IEEE transactions on bio-medical engineering
DOI:10.1109/TBME.2026.3666306
PMID:41729656
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研究论文 | 本文提出了一种基于物理信息深度学习的磁共振弹性成像方法，用于从欠采样k空间数据中直接估计剪切波速度 | 首次提出了端到端可训练的MRE重建方法，结合模型驱动的神经网络正则化重建模块和相位梯度反演模块，直接从k空间数据估计SWS | 未明确说明方法在更广泛疾病类型或更大样本量下的泛化能力 | 开发一种数据驱动的正则化方法，用于从欠采样k空间数据中稳健估计剪切波速度 | 脑部磁共振弹性成像数据 | 医学影像分析 | NA | 磁共振弹性成像 | 神经网络 | k空间数据, 图像 | 回顾性高度欠采样的脑部MRE数据及体内数据 | NA | 模型驱动的神经网络正则化重建模块 | 归一化均方根误差 | NA |
| 8767 | 2026-02-25 |
Multimodal Machine Learning and Deep Learning Approaches for Parkinson's Disease Diagnosis: A Comprehensive Survey
2026-Feb-23, Clinical EEG and neuroscience
IF:1.6Q3
DOI:10.1177/15500594251366800
PMID:41729683
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综述 | 本文全面综述了机器学习和深度学习在帕金森病诊断中的最新进展，重点关注多模态数据融合方法 | 系统性地比较了针对不同数据源（如EEG、语音、MRI）的ML/DL技术，并探讨了可解释AI和多模态分析等未来方向 | 现有研究面临数据集规模有限、模型可解释性不足以及跨医疗环境泛化能力弱等挑战 | 评估ML/DL技术在实现更客观、定量和精准的帕金森病诊断方面的潜力与进展 | 帕金森病患者的多模态数据（EEG信号、语音记录、MRI扫描） | 机器学习, 深度学习 | 帕金森病 | NA | NA | 多模态数据（EEG信号、语音记录、MRI扫描） | NA | NA | NA | NA | NA |
| 8768 | 2026-02-25 |
The AlphaGenome deep learning model predicts effects of non-coding variants
2026-Feb-23, Nature structural & molecular biology
IF:12.5Q1
DOI:10.1038/s41594-026-01763-1
PMID:41731158
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 8769 | 2026-02-25 |
From Clinic to Community: An Interpretable Artificial Intelligence Framework for Enamel Caries Detection to Support Public Health Dentistry
2026-Feb-20, European journal of dentistry
DOI:10.1055/s-0046-1816061
PMID:41720475
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研究论文 | 本研究开发了一个可解释的人工智能框架，用于自动检测牙釉质龋齿，以支持公共卫生牙科 | 提出了一个结合了注意力引导融合机制的可解释深度学习框架，用于多严重程度牙釉质龋齿的自动分类，并应用Grad-CAM提供视觉可解释性 | 未来研究需要关注多中心验证和多模态数据集以提高泛化能力 | 开发一个高效且可解释的深度学习框架，用于自动分类牙釉质龋齿的多个严重程度，确保临床适用性和透明度 | 牙釉质龋齿 | 计算机视觉 | 牙釉质龋齿 | 深度学习 | CNN | 图像 | 2,000张临床牙科图像，通过预处理和增强扩展到12,000张 | TensorFlow, PyTorch | Modified EfficientNetB0, Modified MobileNetV2 | 准确率, 精确率, 灵敏度, 特异度, F1分数, ROC AUC | NA |
| 8770 | 2026-02-25 |
Deep learning enhanced MRI radiomics in predicting pathological response of head and neck squamous carcinoma to neoadjuvant chemoimmunotherapy: a retrospective analysis
2026-Feb-01, International journal of surgery (London, England)
DOI:10.1097/JS9.0000000000003710
PMID:41147765
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研究论文 | 本研究利用深度学习增强的MRI影像组学预测头颈部鳞状细胞癌对新辅助化疗免疫治疗的病理反应 | 将深度学习特征与传统影像组学及临床病理特征结合，提高了预测模型在新辅助化疗免疫治疗反应中的性能 | 研究为回顾性分析，样本量有限，且仅基于单一中心的MRI数据 | 预测头颈部鳞状细胞癌患者对新辅助化疗免疫治疗的病理完全反应 | 经组织学确认的头颈部鳞状细胞癌患者，接受化疗联合PD-1抑制剂新辅助治疗 | 数字病理学 | 头颈部鳞状细胞癌 | 磁共振成像 | 深度学习, 逻辑回归 | 图像, 临床数据 | 训练、测试和外部验证队列的患者，具体数量未明确说明 | NA | NA | 曲线下面积 | NA |
| 8771 | 2026-02-25 |
Vision-language foundation model-driven efficient recognition and home-based management of surgical incisions
2026-Feb-01, International journal of surgery (London, England)
DOI:10.1097/JS9.0000000000003727
PMID:41186521
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研究论文 | 本研究开发并评估了一种基于视觉-语言基础模型的新型手术切口识别方法，旨在提高切口识别准确性并优化家庭管理 | 首次将视觉-语言基础模型（GLIP）应用于手术切口识别，实现了对七类切口异常的自动高效识别，显著优于传统深度学习和非专业人员 | 研究样本主要来自两个中心，外部验证队列样本量相对较小（183张图像），可能影响模型的泛化能力 | 开发高效的手术切口识别系统，以支持患者家庭护理和康复 | 手术切口图像，来自术后患者 | 计算机视觉 | 手术切口相关并发症 | 图像处理，视觉-语言基础模型 | 目标检测模型 | 图像 | 总计1443张手术切口图像（来自1194名患者），包括1008张主要队列图像、252张时间验证队列图像和183张外部验证队列图像 | NA | Grounded Language-Image Pre-training (GLIP) | 平均精度（AP），平均召回率（AR），F1分数，受试者工作特征曲线下面积（AUC） | NA |
| 8772 | 2025-11-05 |
Commentary on "Multimodal deep learning to predict postoperative major adverse cardiac and cerebrovascular events after non-cardiac surgery"
2026-Feb-01, International journal of surgery (London, England)
DOI:10.1097/JS9.0000000000003813
PMID:41186523
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 8773 | 2025-11-11 |
Letter to the Editor: "Multichannel deep learning for MPR prediction in lung cancer: navigating translational pitfalls between algorithmic excellence and clinical deployment"
2026-Feb-01, International journal of surgery (London, England)
DOI:10.1097/JS9.0000000000003962
PMID:41208798
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 8774 | 2026-02-25 |
A transformer-based deep learning model for preoperative prediction of lymphovascular invasion in laryngeal squamous cell carcinoma: a multicenter study
2026-Feb-01, International journal of surgery (London, England)
DOI:10.1097/JS9.0000000000004012
PMID:41231622
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于Transformer的深度学习模型，用于术前预测喉鳞状细胞癌的淋巴血管侵犯，并通过多中心数据验证了其性能 | 首次将Transformer架构与放射组学特征结合，构建混合模型用于喉鳞状细胞癌的淋巴血管侵犯预测，并在多中心数据中展示了优越的诊断性能 | 回顾性研究设计可能存在选择偏倚，且样本量虽大但来自特定医院，外部泛化性需进一步验证 | 探索基于增强CT的放射组学模型在术前无创预测喉鳞状细胞癌淋巴血管侵犯中的潜在价值 | 喉鳞状细胞癌患者 | 数字病理 | 喉鳞状细胞癌 | 对比增强计算机断层扫描 | Transformer, 逻辑回归, 随机森林, 多层感知机 | CT图像 | 1024名患者（训练集291例，内部验证集126例，外部测试集607例） | NA | Transformer | AUC, 决策曲线分析, 样本概率分布直方图, 混淆矩阵, 校准曲线, 净重分类指数, 综合判别改善 | NA |
| 8775 | 2026-02-25 |
Mapping the application landscape of artificial intelligence in prostate cancer: a global bibliometric analysis
2026-Feb-01, International journal of surgery (London, England)
DOI:10.1097/JS9.0000000000003828
PMID:41231645
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文献计量分析 | 本研究通过文献计量分析，系统性地描绘了人工智能在前列腺癌研究领域的全球应用格局和发展趋势 | 首次采用逐年演进的视角，结合共现分析、共被引分析等方法，动态展示了AI在前列腺癌领域的研究轨迹和范式转变 | 数据来源仅限于Web of Science核心合集，可能未涵盖所有相关文献；分析主要基于定量指标，缺乏对研究质量的深度评估 | 系统梳理和可视化人工智能在前列腺癌研究领域的应用现状、发展趋势及学术合作网络 | 2014年至2024年间Web of Science核心合集中收录的2581篇与人工智能和前列腺癌相关的学术出版物 | 数字病理学 | 前列腺癌 | 文献计量分析 | NA | 文献元数据 | 2581篇出版物 | CiteSpace | NA | NA | NA |
| 8776 | 2026-02-25 |
Risk prediction of progression from normal cognitive function to Alzheimer's disease in elderly aged 65 and above based on deep learning methods
2026-Feb, Journal of Alzheimer's disease : JAD
DOI:10.1177/13872877251410937
PMID:41490207
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研究论文 | 本研究基于深度学习模型，预测65岁及以上老年人从正常认知功能进展为阿尔茨海默病的风险 | 利用深度学习模型（DeepSurv和DeepHit）预测阿尔茨海默病进展风险，相比传统Cox模型在一致性指标上表现更优 | 模型需临床验证以用于老年人阿尔茨海默病风险的快速筛查 | 建立从正常认知功能进展为阿尔茨海默病的风险预测模型，为临床决策和早期诊断工具开发提供参考 | 65岁及以上认知功能正常的老年人 | 机器学习 | 阿尔茨海默病 | 深度学习 | DeepSurv, DeepHit, Cox | 临床数据 | NA | NA | DeepSurv, DeepHit | C-index, IBS, AUC | NA |
| 8777 | 2026-02-25 |
From pixels to practice: extending deep learning frameworks toward clinical translation in surgery (correspondence)
2026-Feb-01, International journal of surgery (London, England)
DOI:10.1097/JS9.0000000000003642
PMID:41085664
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 8778 | 2026-02-25 |
Bayesian Inference of Gene Regulatory Networks at Stochastic Steady State
2026-Jan-12, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2026.01.10.698684
PMID:41659677
|
研究论文 | 本文提出了一种基于化学朗之万方程和贝叶斯推断的新方法，用于在随机稳态下推断基因调控网络的结构和动力学参数 | 该方法首次将化学朗之万方程作为基因表达动力学模型，结合正则化马蹄先验，在无需观测瞬态动力学的情况下推断调控网络 | 方法仅在合成基因表达数据上进行了评估，尚未在真实生物数据上验证 | 推断基因调控网络的结构和动力学参数，以理解生物系统和设计靶向疗法 | 基因调控网络 | 机器学习 | NA | NA | 贝叶斯模型 | 合成基因表达数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 8779 | 2026-02-25 |
Seizure detection using ultra-long-term subcutaneous electroencephalography: A deep learning CNN-BiLSTM approach
2026-Jan, Epilepsia
IF:6.6Q1
DOI:10.1111/epi.18652
PMID:41056137
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研究论文 | 本研究开发并验证了一种用于双通道皮下脑电图记录的深度学习癫痫发作检测算法 | 采用CNN-BiLSTM混合算法处理超长期皮下脑电图数据，实现了高灵敏度与低误报率的癫痫自动检测 | 研究样本量较小（16名患者），且数据来自三个中心可能存在异质性 | 开发适用于超长期皮下脑电图监测的自动癫痫发作检测算法 | 癫痫患者的皮下脑电图记录 | 机器学习 | 癫痫 | 皮下脑电图记录 | CNN, BiLSTM | 脑电图信号 | 16名患者的皮下脑电图数据，中位记录时间63天 | NA | CNN-BiLSTM混合架构（九层网络） | AUROC, AUPRC, 灵敏度, 每日误报次数 | NA |
| 8780 | 2026-02-25 |
Quantitative analysis of studies that use artificial intelligence on spinal diseases: A bibliometric analysis
2026 Jan-Dec, Digital health
IF:2.9Q2
DOI:10.1177/20552076261415846
PMID:41732181
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综述 | 本文通过文献计量学分析评估了人工智能在脊柱疾病领域的研究进展与未来方向 | 首次对2006年至2025年间人工智能在脊柱疾病领域的文献进行全面计量分析，识别出研究热点和合作网络 | 分析基于Web of Science数据库，可能未涵盖所有相关文献；且主要依赖定量分析，缺乏对研究质量的深度评估 | 评估人工智能在脊柱疾病领域的研究现状、热点及未来发展方向 | 734篇关于脊柱疾病与人工智能的学术论文 | 机器学习 | 脊柱疾病 | 文献计量分析 | NA | 文献元数据 | 734篇论文 | CiteSpace, VOSviewer, Bibliometrix Online Analysis Platform | NA | NA | NA |